コンピューテーショナル フォトグラフィーは、近年大きな進歩を遂げている分野です。
画像を使ってできることの可能性は、より優れた画像処理アルゴリズムからより洗練されたカメラ ハードウェアに至るまで、飛躍的に増大しています。
しかし、私たちは極限に達しているのでしょうか?
写真でできることの限界を押し上げるために他にできることはあるでしょうか?
コンピューテーショナル フォトグラフィーの最新開発のいくつかを見て、私たちが今後どのような方向に向かうのかを見てみましょう。
コンピューテーショナル フォトグラフィーとは実際何ですか?
何が可能なのかを説明する前に、コンピュテーショナル フォトグラフィーについて理解することが重要です。 簡単に言うと、コンピューテーショナル フォトグラフィーは、写真を撮って別の見た目にする画像処理の一種です。
多くの人がこれを画像操作と呼んでいますが、それは少し誤解を招きます。 最終的な目標は画像を変更することではなく、写真を撮ってそれを使って何かを行うことです。
画像操作はリアルタイムで行う必要はないことを理解することが重要です。 コンピューテーショナル フォトグラフィーの多くはオフラインで実行され、最終的な画像にのみ適用されます。
これは広範な用語であり、さまざまなことを説明するために使用されます。
たとえば、コンピュテーショナル フォトグラフィーとは HDR 画像を作成することだけだと多くの人が考えています。 しかし、それは完全に真実ではありません。
コンピューテーショナル フォトグラフィーは、さまざまな写真状況に適用できます。 クリエイティブなレタッチ、超解像画像、低照度写真の改善、被写界深度効果の作成などに使用されます。
Instagram 用の素晴らしい写真を作成するだけではなく、それ以上の目的で使用されます。 NASA は、宇宙で撮影された写真の鮮明さを引き出すためにこれを使用しています。
コンピューテーショナル フォトグラフィー技術
グレートプッシュ
90 年代後半から 2000 年代初頭にかけてのデジタル写真の台頭により、新しい画像処理技術が誕生しました。 これらの技術の多くは、画像をより適切に操作できるようにするために開発されました。
近年、これらのテクニックが現実世界の問題に適用される例が増えています。
この最もよく知られた例は、手ぶれやレンズ収差などの問題に対するコンピュテーショナル フォトグラフィーの適用です。 画像から不要なブラーを除去するために多くの技術を使用することができ、コンピュテーショナル フォトグラフィーにより多くのカメラでこれが可能になりました。
ディープフェイク
これは、コンピュテーショナル フォトグラフィーの分野で私たちがどこまで到達したかを示す最も明白な例の XNUMX つです。 用語 ディープフェイク ディープラーニング技術を使用して、本物のように見える偽の画像を合成する実践を指します。
最初の ディープフェイク は 2000 年代初頭に開発されましたが、AI の出現により最近人気の波が押し寄せています。
これはテクノロジー業界にとって大きな懸念事項となっています。 ワシントン・ポスト紙の調査によると、調査対象となったインターネット ユーザー 1,000 人のうち、40 パーセントがディープ フェイクにさらされた経験があることがわかりました。
その中には多くの有名人、政治家、さらにはその家族も含まれていました。 報告書はまた、ディープフェイクが誤った情報を広めるために使用され、人々をからかうためによく使用されていることも明らかにした。
ディープフェイクを作成するにはいくつかの異なる方法がありますが、最もよく知られている技術は GAN (敵対的生成ネットワーク) と呼ばれます。 このタイプの 深い学習 モデルは、本物のように見える偽の画像を生成するために使用されます。
このような種類の画像は、「フェイク ニュース」と呼ばれることがよくあります。
この用語自体は不正確ですが、ディープフェイクが誤った情報を広めるために使用されているという事実は否定できません。 画像には説得力があり、それが本物であるという考えに囚われてしまいがちです。
これが、多くの場所でテクノロジーが禁止されている理由です。
たとえば、オーストラリアではソーシャル メディア プラットフォームや一部の職場でのディープフェイクが禁止されています。 英国の情報コミッショナー事務局も次のように述べています。 ディープフェイク 「商業的または専門的な性質」の作品で使用することは違法です。
ディープフェイクは現在違法ですが、この技術はまだ初期段階にあることに注意することが重要です。 まだ開発中であるということは、まだまだ成長の余地があるということです。
たとえば、ワシントン ポストの調査によると、 ディープフェイク それらが偽物であることを認識していました。
HDR
ハイ ダイナミック レンジ (HDR) 写真は、従来の写真よりも広いダイナミック レンジで画像をキャプチャできる技術です。
HDR 画像は通常、複数の露出を使用してキャプチャされ、この技術は長い間存在していました。 HDR 画像を XNUMX 回のショットで撮影できるほど技術が進歩したのはつい最近のことです。
HDR 写真の最もよく知られた用途の XNUMX つは天体写真です。
天文学者は XNUMX 回の露出で画像を撮影します。 画像を結合して、単一露光で可能となるよりもはるかに広いダイナミック レンジを持つ合成画像を作成します。
コンピュテーショナル フォトグラフィーの利点:
コンピューテーショナル フォトグラフィーの使用には多くの利点があるため、写真撮影でこのテクノロジーを使用する場合は、それらの利点を理解することが重要です。 最大の利点のいくつかを以下に示します。
より良い画像品質
コンピュテーショナル フォトグラフィーの最大の利点の XNUMX つは、画像の見栄えが良くなることです。 写真の画質を向上させるために使用できるさまざまな技術が多数あります。
これらには、画像ノイズ除去、画像安定化、ノイズ低減などの技術が含まれます。
Morpho はコンピュテーショナル フォトグラフィーの改善を続け、 #AI スマートフォンのカメラマン向けのソフトウェア。 #SnapdragonSummit pic.twitter.com/NhmwMfqT8a
-Qualcomm(@Qualcomm) 2020 年 12 月 2 日
この技術により、古いカメラで撮影した写真の画質を向上させることもできます。
これは、画像の見栄えを良くするために使用されている古いテクニックの多くは、新しいカメラでは実装できないためです。
より高速な画像キャプチャ
コンピュテーショナル フォトグラフィーの最も明白な利点の XNUMX つは、従来のフォトグラフィーよりも高速に画像を取得できることです。
コンピューテーショナル フォトグラフィーを使用すると、写真の撮影に必要な作業の多くをコンピューター上で行うことができます。 これには、ノイズ低減、色補正、レンズ補正などが含まれます。
解像度の向上
コンピュテーショナル フォトグラフィーのもう XNUMX つの利点は、従来の写真撮影よりも高い解像度で画像をキャプチャできることです。
このテクノロジーは HDR 写真と同じ原理に基づいており、広いダイナミック レンジの画像を作成するために使用できます。
これは、従来の写真よりも高解像度の画像を撮影できることを意味します。 従来のカメラで撮影した場合に比べて、少なくとも 4 倍の大きさの画像を撮影することが可能です。
コンピュテーショナル フォトグラフィーではどのような種類の AI が使用されますか?
AI を活用したコンピュテーショナル フォトグラフィーは非常に新しいテクノロジーであり、現在このサービスを提供している企業はわずかです。 AI を活用したコンピューテーショナル フォトグラフィーには、主に XNUMX つのタイプがあります。
超解像度 (SR)
SuperResolution は、元の画像よりもはるかに鮮明な高解像度画像を作成できる技術です。 AI を使用して、複数の低解像度画像を XNUMX つの高解像度画像に結合します。
HDR
HDR 画像は通常、複数の露出を使用してキャプチャされ、この技術は長い間存在していました。 HDR 画像を XNUMX 回のショットで撮影できるほど技術が進歩したのは、つい最近のことです。
レティネックス
これは、James D. MacKenzie によって開発されたコンピュテーショナル フォトグラフィー技術であり、いくつかのプロ用カメラで使用されています。 この技術は、HDR 写真と同じ多くの原理に基づいており、広いダイナミック レンジの画像を作成するために使用できます。
Retinex は、広いダイナミック レンジの画像を作成するために使用されます。 Retinex は AI コンピューテーショナル フォトグラフィーの最もよく知られたタイプですが、それだけではありません。
まとめ
私たちはコンピュテーショナル フォトグラフィーがますます極端になる段階に達しつつあります。 iPhone 13 proのポートレートモードやシネマティックモードなどのテクノロジーにより、ハイエンドのDSLRカメラで撮影したかのような写真やビデオを作成できるようになりました。
この技術の向上により、よりリアルな映像を実現していきます。
コンピュテーショナル フォトグラフィーは将来、私たちの写真撮影方法をどのように変えると思いますか?
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